“合肥戎科信息技术开发有限公司”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果48个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于相干子空间深度学习的频域鲁棒性测向方法-CN202310450396.9在审
发明人：郭弦辉;张殿岭;朱昌建 -专利权人： 合肥戎科信息技术开发有限公司
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明公开了基于相干子空间深度学习的频域鲁棒性测向方法，属于无线电测向技术领域，具体步骤包括：步骤一：构建基于相干子空间深度学习测向模型；步骤二：进行数字化采样，获得数字化采样信号；步骤三：进行频域变换与子带分解；步骤四：聚焦处理，不同子带的信号子空间变换到参考信号子空间；步骤五：卷积处理，卷积层采用局部连接的方式，通过卷积操作实现对数据的非线性特征映射；步骤六：池化处理，基于平移不变特性池化处理，将输入的特征映射划分为多个不重叠的区域；步骤七：相干子空间宽带测向，在学习训练的基础上，实现基于相干子空间深度学习的频域鲁棒性测向；增加了相干子空间聚焦预处理，实现宽带信号的智能化测向。
基于相干空间深度学习频域鲁棒性测向方法

[发明专利]基于认知的雷达数据采集方法-CN202211363683.8在审
发明人：郭弦辉;张殿岭;朱昌建 -专利权人： 合肥戎科信息技术开发有限公司
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明公开了基于认知的雷达数据采集方法，涉及数据采集技术领域，解决了目前的雷达侦察数据采集方法，不能动态感知雷达辐射源环境，不能自适应改变工作参数，不能自适应控制数据采集，不具备与环境的交互能力的技术问题；通过雷达对抗侦察接收设备，接收雷达信号和环境信号；基于接收的雷达信号和环境信号，通过动态感知获取辐射源环境；根据动态感知获取的辐射源环境，基于辅助知识进行智能认知推理分析，确定感兴趣的雷达目标和不感兴趣的辐射源；根据认知推理结论，动态控制雷达对抗侦察接收设备，摒弃不感兴趣的辐射源，自适应的采集雷达辐射源数据；提高了采集数据的质量。
基于认知雷达数据采集方法

[发明专利]基于深度学习的转发式干扰识别方法-CN202310122796.7在审
发明人：张殿岭;徐更升 -专利权人： 合肥戎科信息技术开发有限公司
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G01S7/38 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的转发式干扰识别方法，涉及雷达对抗技术领域，该方法首先对接收机接收到的信号进行数字化处理，形成数字化信号数据；然后对数字化信号数据进行变换域处理，提取信号的细微特征信息；最后利用深度学习模型和分类器，识别DRFM转发式雷达干扰；本方法能够有效地识别目标回波、传统压制式干扰和欺骗干扰、以及DRFM转发式雷达干扰，对目标回波的正确识别率优于96％，对传统压制式干扰和欺骗干扰的正确识别率优于92％，对DRFM转发式雷达干扰，正确识别率优于87％。
基于深度学习转发干扰识别方法

[发明专利]基于DBF+K近邻的多目标测向方法-CN202310353262.5在审
发明人：张殿岭;朱昌建 -专利权人： 合肥戎科信息技术开发有限公司
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明公开了基于DBF+K近邻的多目标测向方法，涉及无线电测向技术领域，解决了CNN波达角估计方法只能实现单目标测向的问题；包括：第一步：正交双通道采样，对各阵元接收到的辐射源信号进行正交变换和数字采样处理；第二步：特征提取，提取用于测向的特征参数；第三步：数字波束形成，实现空间滤波与角度初分类；第四步：加权距离计算，计算待测向信号与训练集样本的加权距离；第五步：样本排序，按照距离的大小，对样本数据进行排序；第六步：确定候选角度，累次选取距离最小的K个样本，确定不同K值的候选角度；第七步：基于DBF+K近邻多目标测向，基于DBF+K近邻算法模型，在学习训练的基础上，实现同时多目标测向。
基于 dbf 近邻多目标测向方法

[发明专利]基于K近邻的间歇采样转发干扰识别方法-CN202310035073.3在审
发明人：郭弦辉;张殿岭;朱昌建 -专利权人： 合肥戎科信息技术开发有限公司
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了基于K近邻的间歇采样转发干扰识别方法，涉及雷达间歇采用转发干扰信号识别技术领域；本发明通过首先收集若干回拨样本信号以及干扰信号数据集作为比较样本；对于新接收的待识别信号，进行变换域处理，提取待识别信号的细微特征信息；然后计算待识别信号与每个样本数据的加权距离，并根据加权距离的大小对样本信号数据进行排序，以确定候选识别信号；最后基于累次候选识别信号的出现频次，统计多次不同K值候选识别信号出现的频次，选择出现频次最高的信号类型作为综合识别结果；解决了识别间歇采样转发干扰信号的问题。
基于近邻间歇采样转发干扰识别方法

[实用新型]一种信号环境构建及评估原型系统-CN202223349491.X有效
发明人：徐晓东;赵杰;邢世群 -专利权人： 合肥戎科信息技术开发有限公司
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种信号环境构建及评估原型系统，涉及机械电子领域，包括显控终端、主机和天线组件，所述主机包括机箱，所述机箱的一侧固定安装有主机面板，所述机箱的内部设置有信号处理组件，所述天线组件包括三脚架，所述三脚架的顶部固定安装有天线支撑杆，所述天线支撑杆的一侧固定安装有若干个天线主体；本实用新型通过显控终端对主机进行控制操作，并配合天线的信号收发，实现对信号环境构建，实现对现有设备性能的评估，机箱分层式的结构布局，便于各模块的统筹安装规划，便于测试与维修，通过机箱内设计的通风槽和散热扇等结构，为发热量较大的模块提供风冷散热，延长了装置的连续工作时间与使用寿命。
一种信号环境构建评估原型系统

[发明专利]基于DBF+CNN的多目标波达角估计方法-CN202310234557.0在审
发明人：郭振河;王礼俊 -专利权人： 合肥戎科信息技术开发有限公司
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明公开了基于DBF+CNN的多目标波达角估计方法，涉及无线电测向领域；该方法包括构建DBF+CNN多目标波达角估计模型、正交双通道采样以及数字波束形成与实现空间滤波、卷积与池化和多目标波达角估计等步骤，该方法利用数字波束形成技术实现空间滤波与引导，再利用卷积神经网络模型，在学习训练的基础上，实现同时多目标波达角的高精度估计，同时多目标波达角精度高，测向精度优于0.15度。
基于 dbf cnn 多目标波达角估计方法

[发明专利]基于直接采样数据的CNN波达角估计方法-CN202310249876.9在审
发明人：郭振河;王礼俊 -专利权人： 合肥戎科信息技术开发有限公司
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明公开了基于直接采样数据的CNN波达角估计方法，属于无线电定位领域，涉及卷积神经网络技术，解决了现有的波达角估计难以提高估计精度的问题，本发明利用卷积神经网络，构建基于直接采样数据的深度学习波达角估计模型，通过正交变换和采样处理，提取IQ双通道采样数据；然后通过卷积和池化处理，提取更高层次的特征；最后利用直接采样数据作为输入数据，在学习训练的基础上，实现对辐射源目标的高精度波达角估计；在不人为指定某些特征参数作为输入参数的前提下，输入数据为直接采样数据，不损失与目标角度有关的隐信息，且波达角估计精度高，波达角估计精度优于0.1度。
基于直接采样数据 cnn 波达角估计方法

[发明专利]小样本条件下生成对抗网络深度学习测向方法-CN202310130162.6在审
发明人：郭弦辉;张勇;郭亮亮 -专利权人： 合肥戎科信息技术开发有限公司
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了小样本条件下生成对抗网络深度学习测向方法，涉及无线电测向技术领域，解决了现有技术中构建完备的训练样本库难度大，在实际应用环境条件下，能够采集的样本数小于需要的训练样本数的技术问题；该方法的步骤如下：构建生成对抗网络；生成器和判别器相互对抗产生逼近真实分布的生成样本；数据预处理；提取各阵元相对幅度和协方差特征，作为CNN的输入数据；通过卷积操作实现对数据的非线性特征映射；将输入的特征映射划分为多个不重叠的区域；小样本CNN测向；实现了针对实际应用环境的小样本条件，采用生成对抗网络产生逼近真实样本分布的生成样本，有效地扩充训练样本数据集，再利用卷积神经网络测向模型，实现高精度测向。
小样条件下生成对抗网络深度学习测向方法

[实用新型]一种通信测向阵列天线-CN202222554305.X有效
发明人：郭弦辉;邢世群;颜尚志 -专利权人： 合肥戎科信息技术开发有限公司
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： H01Q21/06 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种通信测向阵列天线，涉及通信测向技术领域，包括上基座和下基座以及用于连接上基座与下基座的中心轴，还包括；多个低频偶极子天线，所述下基座上周向设置有多个限位组件，多个限位组件上均铰接有横梁。本实用新型通过限位组件中加强块与支座的设置，在多个横梁展开后，限位组件上加强块的底部会与支座顶部相抵压，保证了横梁展开时与支座之间的稳定性；通过在加强块底部设置凸弧面以及在支座顶部设置凹弧面，进而在多个横梁展开后，加强块底部的凸弧面会与支座顶部的凹弧面相适配，进一步的保证了横梁展开时与支座之间的稳定性，然后可以将低频偶极子天线可以安装在横梁上进行使用。
一种通信测向阵列天线

[实用新型]一种AISADS-B接收机设备-CN202320170549.X有效
发明人：徐晓东;朱海洋 -专利权人： 合肥戎科信息技术开发有限公司
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： H04B1/06 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种AISADS‑B接收机设备，所述AISADS‑B接收机设备包括主机、围栏、天线罩、AIS天线单元、配电柜、光端机、北斗天线单元和ADS‑B天线单元，主机包括周立功开发板、ADS‑B接收板卡和AIS接收模块，可以同时接收军用雷达侦查到目标后上传来的位置信息和空情状况，把雷达上传的数据与接收机接收到AIS数据、ADS‑B数据进行对比，通过GPS天线作为系统的时间源，提供给每包AIS的报文跟ADS‑B报文一个时间，使得帧收到每一批位置信息时都有对应的时间点，便于回头查看目标运动轨迹的时间节点。
一种 aisads 接收机设备

[发明专利]一种基于协方差数据的辐射源目标侧向方法-CN202211626256.4在审
发明人：郭振河;王礼俊 -专利权人： 合肥戎科信息技术开发有限公司
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于协方差数据的辐射源目标侧向方法，属于无线电目标定位侧向领域，涉及协方差数据，解决了现有技术采样数据的维数高且在进行侧向时，信号频率、阵元间相位差与采样数据之间有信息冗余，且这些特征信息具有一定的局限性的问题，通过对各阵元接收到的辐射源信号进行正交变换和数字采样处理，利用快拍数为N的采样数据，估计协方差矩阵提取协方差数据；利用协方差数据深度学习测向的网络模型选择卷积神经网络，输入协方差数据；仅利用协方差矩阵数据作为深度学习的输入数据，在不损失目标角度信息的前提下，通过降低输入的数据维数，实现对辐射源目标的实时高精度测向。
一种基于协方差数据辐射源目标侧向方法

[发明专利]基于长短时记忆CNN的运动目标测向方法-CN202310034290.0在审
发明人：郭振河;王礼俊 -专利权人： 合肥戎科信息技术开发有限公司
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06N3/0442 文献下载
摘要：本发明公开了基于长短时记忆CNN的运动目标测向方法，涉及运动目标测向技术领域，解决了运动目标测向的技术问题；通过构建长短时记忆CNN测向模型；建立运动辐射源目标的训练样本集；对接收到的运动辐射源目标信号进行预处理；所述输入参数经过卷积和池化后，获取运动辐射源目标信号到达方向的特征向量；利用LSTM层各个节点指向自身的环，实现自循环；所述卷积层和所述池化层把数据集映射到显式特征层后，全连接层把分布的生成特征耦合到不同的角度上，对运动辐射源目标进行角度估计；实现了将长短时记忆网络融入卷积神经网络，利用长短时记忆网络的自循环特性，保存和传递时变目标的状态，对运动目标的智能化快速高精度测向。
基于短时记忆 cnn 运动目标测向方法

[发明专利]基于多域多层数据融合的雷达性能动态评估方法-CN202211460207.8在审
发明人：张殿岭;徐更升 -专利权人： 合肥戎科信息技术开发有限公司
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G01S7/40 文献下载
摘要：本发明公开了基于多域多层数据融合的雷达性能动态评估方法，涉及雷达性能评估技术领域，首先构建雷达工作状态实时检测系统，动态获取雷达工作参数域、探测域和对抗域的多域多层工作参数，计算多域工作参数的基本可信度分配函数BPAF；再对雷达工作参数域、探测域和对抗域，分别进行时域证据融合，得到雷达工作参数域、探测域和对抗域的多层BPAF；然后基于多层BPAF进行多域证据融合，得到雷达性能的融合后验BPAF；最后，采用基于BPAF进行综合决策，实现雷达性能的综合动态评估，本方法针对雷达工作条件下，构建雷达工作状态实时检测系统，通过多域多层数据融合，实现雷达性能的综合动态评估。
基于多层数据融合雷达性能动态评估方法

[发明专利]基于认知的自适应雷达电磁环境构建方法-CN202211477419.7在审
发明人：张殿岭;徐更升 -专利权人： 合肥戎科信息技术开发有限公司
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了基于认知的自适应雷达电磁环境构建方法，涉及电磁环境模拟技术领域，具体步骤如下：第一步：构建雷达电磁环境知觉动作回路；第二步：自适应接收，利用无源探测设备，自适应接收雷达信号和环境信号；第三步：动态感知，利用无源探测设备接收的雷达信号和环境信号，通过分析处理，动态感知雷达的工作参数和工作状态；第四步：认知推理，根据动态感知获取的雷达工作参数和工作状态，基于辅助知识进行智能认知推理分析，动态决策，确定模拟电磁环境参数；第五步：自适应信号产生，分布式电磁环境产生器动态模拟产生各种电磁环境信号，实现时变以及未知环境下雷达电磁环境的自适应构建。
基于认知自适应雷达电磁环境构建方法

1
2
3
4
下一页»
尾页
共 48 条